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Astriis, Oceans AI et Drug Optimal : 3 nouvelles startups sur les pistes du Tarmac

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L’année de 2023 a débuté au Tarmac avec un beau comité de sélection qui s’est vu présenté 4 projets dont 3 ont été retenus !

Pour l’occasion, nous avions réunis un jury de choix fait d’entrepreneurs (pour certains ex Tarmaciens), d’institutionnels (CCI, Métropole, communauté de communes du Grésivaudan), de financeurs (Banque Populaire), experts comptable (KPMG), d’investisseurs (Grenoble Angels) et de professionnels de l’accompagnement (Dynergie, Linksium, Réseau Entreprendre).

Astriis, Drug optimal et Oceans Ai feront donc leur entrée au Tarmac sur le 1er trimestre 2023. Quelques mots sur ces trois nouvelles recrues pour vous faire patienter avant un article plus complet qui leur sera chacun dédié.

Astriis et Oceans AI : des solutions pour une maintenance prédictive et préventive sur les marchés de l’énergie

Fondée par Paul Roy et Nicolas Saubin  (deux anciens entrepreneurs du Tarmac), ainsi que Pascal Gain et Nadine Martin, Astriis est une startup deeptech issue de la SATT Linksium spécialisée dans la maintenance prévisionnelle sur machines tournantes (ex : marché de l’éolien). En s’appuyant sur une technologie d’analyse de la vibration du Gipsa Lab porté par 9 brevets et dépôts exclusif, l’entreprise travaille au développement d’un logiciel qui permet une détection en amont de la panne afin d’éviter les arrêts coûteux de production.

Toujours sur le marché de la maintenance préventive, Oceans AI est une société Singapourienne portée par Vinod Govindan, Benoît Peyrichout et Christopher Dembik, spécialisée dans l’analyse automatique de données visuelles sur le marché de l’énergie, principalement Oil & Gas (ex : plateforme pétrolière). Ils offrent une solution de maintenance prédictive sur la corrosion, qui est le premier facteur de panne. La société choisit d’installer son centre de R&D en France et sur la technopole Inovallée au Tarmac pour développer un logiciel qui permettra de réduire drastiquement le temps de traitement des données récoltées et de les rendre intelligibles, grâce à une solution de machine learning (IA), en fournissant un diagnostic précis permettant une détection prédictive et une maintenance préventive afin d’éviter les pannes.

Drug optimal : réduire les erreurs médicales pour diminuer le risque létal 

Enfin, Drug optimal, fondée par Matthieu Gasc, Lugan Flacher et Alfredo Alarçon, a développé le 1er logiciel automatisé de détection d’incompatibilités médicamenteuses. En s’appuyant sur la plus grande base de données mondiale sur l’incompatibilité physicochimique (= la réaction chimique entre médicaments en contacts) et une IA (intelligence artificielle). Le logiciel de Drug optimal permet de détecter les incompatibilités physicochimiques et de proposer un plan de soin adapté. Objectif : maximiser l’efficacité thérapeutique en réduisant le nombre de complications.

Trois beaux projets matures que nous aurons grand plaisir à accompagner dans leur développement.


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